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利用曲线拟合的方法建立了空气中PM2.5浓度以及质量的预测和评价的高斯扩散模型。模型考虑了数据相对于风力、湿度、时间的变化情况、数据之间存在着相互联系,对未来西安市PM2.5的情况进行了合理的预测。通过曲线拟合和非线性回归并利用统计软件SPSS,数学软件MATLAB、1stOpt 1.5以及绘图软件Sufer进行编程计算,给出了问题的解答:西安地区PM2.5的浓度从一月到四月逐渐降低。对西安市13个监测点四个月的PM2.5的浓度分区进行了初步污染评估:小寨和临潼区属于中度污染区;高压开关厂、兴庆小区和纺织城等9个监测点属于重度污染区;高新西区和草滩属于严重污染区。 相似文献
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